Так, DeepAR можна інтегрувати з хмарними службами, такими як Google Cloud і Microsoft Azure. Ось кілька способів використання DeepAR із цими хмарними платформами:
Google Cloud
1. Служби інтеграції Google Cloud: Google Cloud пропонує служби інтеграції, які можна використовувати для підключення моделей DeepAR до різних джерел даних і програм. Це включає такі сервіси, як Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow і Google Cloud Pub/Sub, які можна використовувати для інтеграції та обробки даних із різних джерел і додатків[1].2. Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform надає керований сервіс для розгортання та керування моделями машинного навчання. Це включає підтримку моделей DeepAR, які можна навчити та розгорнути за допомогою інструментів і сервісів платформи[1].
3. Хмарне сховище Google: Хмарне сховище Google надає масштабоване та довговічне рішення для зберігання великих наборів даних. Це можна використовувати для зберігання та керування даними, які використовуються для навчання та розгортання моделей DeepAR[1].
Microsoft Azure
1. Машинне навчання Microsoft Azure: Microsoft Azure Machine Learning надає керовану послугу для розгортання та керування моделями машинного навчання. Це включає підтримку моделей DeepAR, які можна навчити та розгорнути за допомогою інструментів і сервісів платформи[1].2. Фабрика даних Microsoft Azure: Фабрика даних Microsoft Azure надає хмарну службу інтеграції даних, яку можна використовувати для інтеграції та обробки даних із різних джерел і програм. Це включає підтримку інтеграції моделей DeepAR з різними джерелами даних і додатками[1].
3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage надає масштабоване та довговічне рішення для зберігання великих наборів даних. Це можна використовувати для зберігання та керування даними, які використовуються для навчання та розгортання моделей DeepAR[1].
Загальна інтеграція
1. Хмарна обробка даних: як Google Cloud, так і Microsoft Azure надають хмарні служби обробки даних, які можна використовувати для обробки великих наборів даних та інтеграції моделей DeepAR з різними джерелами даних і програмами[1].2. Керовані послуги: обидві платформи пропонують керовані послуги для розгортання та керування моделями машинного навчання, включаючи підтримку моделей DeepAR[1].
3. Інтеграція з іншими службами: обидві платформи надають широкий спектр послуг, які можна інтегрувати з моделями DeepAR, включаючи інтеграцію даних, обробку даних і служби зберігання даних[1].
Таким чином, DeepAR можна інтегрувати з хмарними службами, такими як Google Cloud і Microsoft Azure, за допомогою різних служб інтеграції, керованих служб і можливостей обробки даних. Це дозволяє масштабоване та ефективне розгортання та керування моделями DeepAR на різних хмарних платформах.
цитати:[1] https://cloud.google.com/integration-services
[2] https://community.dynamics.com/forums/thread/details/?threadid=9c6fdf00-60c4-41f2-8c1b-78dbfaacefa0
[3] https://www.sfu.ca/~fangxinw/Papers/19-NI-DeePar.pdf
[4] https://www.linkedin.com/posts/berkowski_big-digital-and-deepar-join-forces-to-amplify-activity-7194327554223161345-t4EY
[5] https://blog.dataiku.com/deep-learning-time-series-forecasting